La prédiction de la propagation de la maladie par les animaux s'améliore avec un nouveau modèle


La prédiction de la propagation de la maladie par les animaux s'améliore avec un nouveau modèle

Les scientifiques ont développé un modèle informatique qui prédit les épidémies de maladies zoonotiques - celles qui se propagent des animaux aux personnes - en fonction des changements climatiques, de la croissance démographique et des pratiques foncières. Ils espèrent que l'outil aidera les gouvernements et les communautés à améliorer leur prise de décision.

Le modèle est le premier à prédire les épidémies de maladies zoonotiques en fonction des changements climatiques, de la croissance démographique et de l'utilisation des terres - par exemple, la conversion des prairies en agriculture.

Les scientifiques estiment que 6 des 10 maladies infectieuses humaines sont zoonotiques - elles commencent dans le bétail ou la faune et se propagent aux personnes. Les maladies zoonotiques peuvent être causées par des virus, des bactéries, des parasites et des champignons.

Beaucoup de gens entrent en contact avec des animaux dans leur vie quotidienne. Les animaux sont élevés pour la nourriture et conservés dans les maisons comme animaux de compagnie. Nous entrons également en contact avec des animaux dans les foires du comté et les zoos caressants, et nous pouvons rencontrer des animaux sauvages en faisant de la randonnée, du camping ou des forêts.

Certaines maladies zoonotiques sont bien connues - comme Ebola et Zika. D'autres, comme la fièvre de Lassa et la fièvre de la vallée du Rift, sont moins familiers au public, mais ils affectent déjà des milliers de personnes et devraient se propager.

Bien que la propagation d'une maladie zoonotique soit influencée par des facteurs dans la maladie elle-même - comme la façon dont elle passe d'un animal à un autre, les facteurs environnementaux jouent également un rôle important - par exemple, en affectant la possibilité de contact.

Maintenant, les chercheurs du University College London (UCL) au Royaume-Uni ont développé un modèle informatique qui prédit les épidémies de maladies zoonotiques en fonction des changements climatiques, de la croissance démographique et de l'utilisation des terres.

Le modèle rassemble à quelle fréquence les gens sont susceptibles de prendre contact avec les animaux qui portent la maladie, avec le risque que la maladie survienne.

L'auteur principal Kate Jones, professeur au Centre pour la recherche sur la biodiversité et l'environnement de l'UCL, déclare:

«Ce modèle est une amélioration majeure de notre compréhension de la propagation des maladies chez les animaux. Nous espérons que cela peut être utilisé pour aider les communautés à préparer et à répondre aux épidémies, ainsi qu'à prendre des décisions concernant les facteurs de changement environnemental qui peuvent se situer dans Leur contrôle ".

Les chercheurs espèrent que l'utilisation du modèle, les décideurs seront en mesure d'évaluer l'effet que les changements planifiés sur l'utilisation des terres - comme la conversion des prairies en agriculture - pourraient avoir sur la propagation des maladies zoonotiques.

Modèle de prévision testé sur la fièvre de Lassa

Dans une étude publiée dans le journal Méthodes en écologie et en évolution , Les chercheurs décrivent comment ils ont réussi à utiliser le modèle pour prédire les modèles actuels de propagation de la fièvre de Lassa.

La fièvre de Lassa est une maladie virale zoonotique endémique dans de nombreux pays d'Afrique de l'Ouest et commune dans d'autres pays de la région.

Comme le virus Ebola, le virus Lassa provoque une maladie hémorragique aiguëet potentiellement mortelle. Le virus se propage aux humains par contact avec de l'urine ou des excréments de rat, ce qui provoque une maladie qui dure de 2 à 21 jours.

Le taux général de létalité de la fièvre de Lassa est de 1 pour cent, bien que dans les cas hospitalisés sévères, il peut atteindre 15 pour cent.

Les estimations de combien de personnes sont affectées par la fièvre de Lassa chaque année sont très variées car souvent les symptômes ne sont pas sévères et, lorsqu'ils sont, ils peuvent être confondus avec le paludisme. Les estimations actuelles vont de 100 000 à 1 million.

Dans leur étude, le Prof. Jones et ses collègues prédisent qu'en 2070, le nombre de personnes atteintes de fièvre Lassa passera de 195 125 à 406 725 suite au changement climatique et à la croissance de la population humaine.

Le modèle regroupe les changements dans le modèle de distribution de l'hôte alors que l'environnement change avec les mécanismes de la propagation de la maladie des animaux aux personnes. Les chercheurs notent que cela n'a pas été fait auparavant.

Le modèle pourrait être «affiné» pour prédire la propagation de la maladie

Pour leurs calculs, les chercheurs ont utilisé les localisations de 408 épidémies connues de Fièvre de Lassa en Afrique de l'Ouest en 1967-2012, les changements dans l'utilisation des terres, les rendements des cultures, la température, les précipitations, le comportement et l'accès aux soins de santé.

Ils ont également identifié les sous-espèces du rat qui répand le virus Lassa chez les humains - Mastomys natalensis - pour localiser son emplacement contre les facteurs écologiques.

Le modèle prédit que les zones en Afrique de l'Ouest considèrent que le risque élevé de la fièvre de Lassa se développera dans les régions les plus au sud du Sénégal et de la Guinée, le littoral de la Côte d'Ivoire et le Ghana et au Nigeria central. des chercheurs.

L'équipe affirme que le modèle pourrait être affiné pour examiner différents facteurs influençant la propagation des maladies zoonotiques dans les populations humaines.

Le modèle pourrait, par exemple, se pencher sur l'effet des modes de déplacement, les taux de contact entre les humains et la pauvreté sur la propagation des maladies zoonotiques individuelles. Les résultats d'une telle analyse auraient été très utiles pour contourner les épidémies récentes d'Ebola et de Zika.

Il est important de noter que le modèle a également le potentiel d'examiner l'impact du changement global sur de nombreuses maladies à la fois, pour comprendre les compromis que les décideurs devront peut-être prendre ".

Prof. Kate Jones

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